Um cientista de dados está utilizando SHapley Additive exPlanations (SHAP) para entender a importância das variáveis em um modelo de aprendizado de máquina que prevê a probabilidade de um cliente deixar de ser assinante de um serviço (churn). Considere o seguinte conjunto de dados simplificado com três características para um cliente específico:
| Característica Tempo de Assinatura | Valor 12 (meses) | Contribuição Marginal ao Modelo – Valor de Shapley 0,05 |
|---|---|---|
| Número de Reclamações | 3 | 0,20 |
| Número de Acessos ao Suporte | 10 | 0,15 |
A previsão base do modelo, que representa a probabilidade estimada de um cliente se tornar um churn quando nenhuma das características individuais é considerada, é de 0,30.
Considerando-se esse contexto, qual é a probabilidade prevista pelo modelo para que esse cliente deixe de assinar o serviço?